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시리즈 독립성분분석을 이용한 뇌파 노이즈 제거 장치 및 뇌파 노이즈 제거 방법(DEVICE AND METHOD FOR DENOISING NOISE OF ELECTROENCEPHALOGRAM SIGNAL USING SERIES INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS)

  • 기술번호 : KST2016019618
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 뇌파 노이즈 제거 방법이 개시된다. 상기 뇌파 노이즈 제거 방법은 (a) 뇌파(electroencephalography; EEG) 신호를 수신하는 단계, (c) 독립 성분 분석(Independent Component Analysis; ICA) 기법을 이용하여, 상기 뇌파 신호로부터 독립 성분들을 추출하는 단계, 및 (d) 추출된 독립 성분으로부터 제k 노이즈(2≤k≤n+1)를 제거하는 단계를 포함하고, 상기 (c) 단계와 상기 (d) 단계는 n(n은 2 이상의 자연수)회 반복 수행될 수 있다.
Int. CL A61B 5/048 (2006.01) A61B 5/055 (2006.01) A61B 5/0476 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020160126465 (2016.09.30)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2016-0135107 (2016.11.24) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자 10-2014-0138902 (2014.10.15)
관련 출원번호 1020140138902
심사청구여부/일자 Y (2016.12.15)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이종환 대한민국 서울특별시 성북구
2 김현철 대한민국 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김등용 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 *** *층-***(구로동,제이엔케이디지털타워)(동진국제특허법률사무소)
2 김홍석 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로 **길 ***, ***호(구로동,JnK 디지털타워)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2016.09.30 수리 (Accepted) 1-1-2016-0951971-03
2 보정요구서
Request for Amendment		 2016.10.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2016-0149256-13
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2016.11.14 수리 (Accepted) 1-1-2016-1110772-00
4 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2016.12.15 수리 (Accepted) 1-1-2016-1233396-31
5 등록결정서
Decision to grant		 2017.01.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0001648-70
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 뇌파(electroencephalography; EEG) 신호와 심전도(electrocardiogram; ECG) 신호를 수신하는 단계;(c) 독립 성분 분석(Independent Component Analysis; ICA) 기법을 이용하여, 상기 뇌파 신호로부터 독립 성분들을 추출하는 단계;(d) 추출된 독립 성분으로부터 제k 노이즈(2≤k≤n+1)를 제거하는 단계; 및상기 (c) 단계 내지 상기 (d) 단계는 에 의해독립성분 분석을 n(n은 2 이상의 자연수)회 반복 수행하여 단계별로 심탄도(ballistocardiogram; BCG) 노이즈, 눈동자 움직임 노이즈, 및 잔여 MR(magnetic resonance) 그레디언트(gradient) 노이즈를 제거하되, 상기 (c) 단계는 상기 제k 노이즈가 제거된 뇌파 신호로부터 독립 성분들을 추출하고,상기 잔여 MR 그레디언트 노이즈는 획득된 뇌영상 볼륨(volume)의 슬라이스(slice)의 개수를 볼륨 획득 시간(repetition time)으로 나눈 주파수 값에 기초하여 결정되고,상기 심탄도 노이즈는 상기 ECG 신호와 추출된 독립 성분들 간의 상호 정보의 값에 기초하여 결정되고,상기 눈동자 움직임 노이즈는 뇌지형도(brain topography) 상에서 눈주위의 활성화 정도에 기초하여 결정되는,뇌파 노이즈 제거 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 뇌파 노이즈 제거 방법은, (a) 단계 이후에, (b) 상기 뇌파 신호에 포함된 제1 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하고,상기 제1 노이즈를 제거하는 단계는 평균 잡음 감산(average artifact subtration; AAS) 기법을 이용하여, 상기 뇌파 신호에 포함된 MR(magnetic resonance) 그레디언트(gradient) 노이즈를 제거하는 뇌파 노이즈 제거 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 뇌파 신호는 fMRI(functional magnetic resonance imaging) 신호와 동시 측정된 것을 특징으로 하고,상기 단계 (d)는, 혼합 행렬의 성분들 중 상기 제k 노이즈에 대응하는 열(column)의 값을 0으로 치환하는 단계; 및 열의 값이 0으로 치환된 혼합 행렬로부터 상기 제k 노이즈가 제거된 뇌파 신호를 추정하는 단계를 포함하는,뇌파 노이즈 제거 방법
4 4
fMRI 신호와 동시 측정된 뇌파 신호와 심전도(ECG) 신호를 수신하는 신호 수신 모듈;독립 성분 분석 기법을 이용하여, 상기 뇌파 신호로부터 독립 성분들을 추출하는 독립 성분 분석을 n(n은 2 이상의 자연수)회 수행하는 독립 성분 추출 모듈; 및추출된 독립 성분들으로부터 제k 노이즈(2≤k≤n+1)를 제거하는 제2 노이즈 제거 모듈을 포함하며, 상기 독립 성분 추출 모듈은 에 의해독립 성분 분석을 n(n은 2 이상의 자연수)회 반복 수행하되, 상기 제k 노이즈가 제거된 뇌파 신호로부터 독립 성분들을 추출하고,상기 제2 노이즈 제거 모듈은 단계별로 심탄도 노이즈, 눈동자 움직임 노이즈, 및 잔여 MR 그레디언트 노이즈를 제거하고,상기 잔여 MR 그레디언트 노이즈는 획득된 뇌영상 볼륨의 슬라이스의 개수를 볼륨 획득 시간으로 나눈 주파수 값에 기초하여 결정되고,상기 심탄도 노이즈는 상기 ECG 신호와 추출된 독립 성분들 간의 상호 정보의 값에 기초하여 결정되고,상기 눈동자 움직임 노이즈는 뇌지형도 상에서 눈주위의 활성화 정도에 기초하여 결정되는,뇌파 노이즈 제거 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 뇌파 노이즈 제거 장치는, 평균 잡음 감산 기법을 이용하여, 상기 뇌파 신호에 포함된 MR 그레디언트 노이즈를 제거하는 제1 노이즈 제거 모듈을 더 포함하는, 뇌파 노이즈 제거 장치
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 KR1020160044641 KR 대한민국 FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 고려대학교 산학협력단 이공분야 기초연구사업 중견연구자지원사업 핵심연구 심화인공신경망 및 재귀적주성분분석 최적화 기반 뇌영상분석법 개발:전자담배의 뇌기전 규명 및 금연보조 소프트웨어 개발에의 활용